اکسپرس 24
کتاب مخاطرات و تنظیمات کلیدی در Stan

کتاب مخاطرات و تنظیمات کلیدی در Stan

تگ‌ها: cmdstanr divergent transitions HMC MCMC NUTS R-hat Stan آمار بیزی آمار بیزی در R پارامتری‌سازی غیرمرکز تنظیمات Stan مخاطرات Stan مدل‌سازی سلسله‌مراتبی نمونه‌گیری مونت‌کارلو همگرایی در Stan

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مخاطرات و تنظیمات کلیدی در Stan

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. معرفی معماری Stan و موتور نمونه‌گیری HMC/NUTS
  • 2. تفاوت نمونه‌گیری در Stan با سایر نرم‌افزارهای آمار بیزی
  • 3. پیت‌فال‌های رایج در آماده‌سازی داده‌ها برای Stan
  • 4. استانداردسازی و مقیاس‌بندی متغیرهای پیش‌بین
  • 5. تاثیر مقیاس داده‌ها بر همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 6. انتخاب پارامتری‌سازی مناسب برای مدل‌های خطی
  • 7. پارامتری‌سازی غیرمرکز (Non-centered) و کاربردهای آن
  • 8. مخاطرات استفاده از پارامتری‌سازی مرکز در مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 9. محاسبه و اعمال ژاکوبین در تغییر متغیرها
  • 10. تنظیم توزیع‌های پیشین ضعیف اطلاعاتی (Weakly Informative)
  • 11. مخاطرات استفاده از پیشین‌های نامناسب (Improper Priors)
  • 12. تاثیر پیشین‌های مسطح بر الگوریتم‌های نمونه‌گیری
  • 13. تنظیمات اولیه (Initialization) و تاثیر آن بر زمان اجرا
  • 14. رفع خطای Initialization Failed در Stan
  • 15. تنظیمات فاز گرم کردن (Warmup) و اهمیت آن
  • 16. تنظیم تعداد تکرارها (Iterations) و تعادل با زمان اجرا
  • 17. پارامتر adapt_delta و کنترل گام نمونه‌گیری
  • 18. افزایش adapt_delta برای رفع خطاهای Divergence
  • 19. تنظیمات اندازه گام (Step Size) در HMC
  • 20. تنظیمات حداکثر عمق درخت (max_treedepth) در NUTS
  • 21. رفع هشدار max_treedepth exceeded
  • 22. مفهوم انرژی همیلتونی و تشخیص مشکلات نمونه‌گیری
  • 23. تحلیل نمودارهای انرژی (Energy) برای ارزیابی مدل
  • 24. تشخیص و رفع انتقال‌های واگرا (Divergent Transitions)
  • 25. دلایل ریشه‌ای بروز Divergence در مدل‌های پیچیده
  • 26. استفاده از تابع diag_mcmc برای عیب‌یابی
  • 27. تفسیر شاخص R-hat و معیارهای همگرایی
  • 28. تنظیمات افزایش تعداد زنجیره‌ها (Chains) برای همگرایی بهتر
  • 29. شاخص حجم نمونه موثر (ESS) و بهینه‌سازی آن
  • 30. رفع مشکل ESS پایین در مدل‌های همبسته
  • 31. مدیریت هم‌خطی چندگانه (Multicollinearity) در Stan
  • 32. مخاطرات مدل‌سازی پارامترهای با همبستگی بالا
  • 33. استفاده از فاکتوریزاسیون Cholesky برای پارامترهای همبسته
  • 34. تنظیمات توزیع‌های چندمتغیره (Multivariate Normal)
  • 35. مدل‌سازی واریانس‌ها و استفاده از توزیع‌های مثبت
  • 36. پیت‌فال‌های توزیع Half-Normal و Half-Cauchy برای واریانس
  • 37. بهینه‌سازی کد Stan با استفاده از متغیرهای برداری
  • 38. تاثیر حلقه‌های for بر سرعت اجرای Stan
  • 39. برداری‌سازی توزیع‌های پیشین برای کاهش زمان اجرا
  • 40. استفاده از توابع کاهش‌یافته (Reduced Functions) مانند normal_lpdf
  • 41. مدیریت داده‌های گمشده در مدل‌های Stan
  • 42. تنظیمات مدل‌های مخلوط (Mixture Models) و برچسب‌گذاری
  • 43. رفع مشکل Label Switching در مدل‌های مخلوط
  • 44. تنظیمات مرتب‌سازی پارامترها در مدل‌های مخلوط (Ordered Vectors)
  • 45. مخاطرات مدل‌سازی توزیع‌های دم سنگین (Heavy-tailed)
  • 46. استفاده از توزیع Student-t به جای Normal
  • 47. تنظیمات مدل‌های خودهمبسته (AR) و سری‌های زمانی
  • 48. پیت‌فال‌های پایداری در مدل‌های AR(p)
  • 49. تنظیمات مدل‌های فضای حالت (State-Space Models)
  • 50. مدیریت پارامترهای محدود شده (Constrained Parameters)
  • 51. استفاده از توابع لینک مناسب در مدل‌های غیرخطی
  • 52. تنظیمات مدل‌های رگرسیون پواسون و دوجمله‌ای
  • 53. مخاطرات Overdispersion در مدل‌های شمارشی
  • 54. استفاده از توزیع Beta-Binomial برای کنترل Overdispersion
  • 55. تنظیمات محاسبه احتمال لاگ‌نرمال (Log-likelihood) برای مقایسه مدل
  • 56. استفاده از توابع target و accumulate برای ارزیابی مدل
  • 57. تنظیمات خروجی و ذخیره‌سازی متغیرهای تولید شده (Generated Quantities)
  • 58. محاسبه WAIC و LOO در محیط‌های R و Python
  • 59. مخاطرات استفاده از cmdstanr و تنظیمات محیطی
  • 60. رفع خطاهای کامپایل مدل‌های Stan در سیستم‌عامل‌های مختلف
  • 61. دیباگ کردن کدهای Stan با استفاده از print و reject
  • 62. تنظیمات حداکثر زمان اجرا و مدیریت منابع سیستم
  • 63. اجرای همزمان زنجیره‌ها (Multi-threading) در Stan
  • 64. استفاده از MPI برای مدل‌های داده‌های بزرگ در Stan
  • 65. تنظیمات پیشین‌های نرم‌شده (Regularizing Priors) برای جلوگیری از Overfitting
  • 66. مخاطرات استنتاج در مدل‌های غیرشناسایی (Non-identifiable)
  • 67. تفاوت‌های ظریف در تفسیر خروجی Stan در مقایسه با JAGS
  • 68. تنظیمات توزیع‌های پیشین سفارشی (Custom Priors) با تابع target
  • 69. محدودیت‌های اعداد صحیح و گسسته در Stan و راهکارها
  • 70. تنظیمات مدل‌های تقاطعی (Item Response Theory) و پیت‌فال‌های آن
  • 71. مدیریت پارامترهای نرخ (Rate) و شکل (Shape) در توزیع‌های نمایی
  • 72. تاثیر ترتیب اعلان متغیرها در بلوک‌های Stan
  • 73. بهینه‌سازی استفاده از حافظه در مدل‌های با ابعاد بالا
  • 74. تنظیمات الگوریتم BFGS برای تخمین نقطه‌ای (MLE) در Stan
  • 75. مخاطرات ترکیب روش‌های Variational Bayes با Stan (ADVI)
  • 76. تنظیمات و محدودیت‌های ADVI در مدل‌های پیچیده
  • 77. ارزیابی حساسیت مدل به تغییرات توزیع‌های پیشین
  • 78. تکنیک‌های Posterior Predictive Checking برای تشخیص پیت‌فال‌ها
  • 79. تنظیمات نمودارهای بقا و اعتبارسنجی مدل بیزی
  • 80. جمع‌بندی بهترین رویه‌ها (Best Practices) در کدنویسی Stan

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.